# 导入必要的库
import torch
import torchvision.models as models

def load_pretrained_resnet():
    """
    加载预训练的ResNet模型。

    返回:
    - model: 预训练的ResNet模型
    """
    # 确定使用的设备: GPU (如果可用) 或 CPU
    device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")

    # 加载预训练的ResNet模型并转移到指定设备
    model = models.resnet50(pretrained=True).to(device)

    # 确保模型处于评估模式
    model.eval()

    return model

# 如果这个脚本被当作主程序运行，那么加载模型并打印简要信息
if __name__ == "__main__":
    resnet_model = load_pretrained_resnet()
    print("ResNet模型已加载!")